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文檔簡介
1、近年來,旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備日益大型化、智能化和復(fù)雜化,繼而針對這些設(shè)備展開的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)也愈加重要?;谕葱畔⑷诤系娜缸V分析技術(shù),對多通道的數(shù)據(jù)進行了融合,能夠正確反映轉(zhuǎn)子的真實運動,且與傳統(tǒng)的譜分析具有兼容性。同時由于數(shù)值算法簡單、穩(wěn)健、快速,更利于進行智能故障診斷。模糊聚類算法是模式識別的一種,作為該類算法中最經(jīng)典的一種—模糊C均值(FCM)算法,因其對數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)及初始值的敏感性,很難得到最佳聚類,鑒于此本文提出了兩種改進算
2、法。本文以全矢譜分析為基礎(chǔ),結(jié)合改進的FCM算法,并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械的故障識別中。主要研究工作如下:
1、介紹了全矢譜體系中的平面全矢譜理論及其數(shù)值算法;用實驗驗證了基于全矢譜方法的故障診斷的優(yōu)勢;提出了基于全矢譜技術(shù)的特征提取方法,為模糊聚類的準(zhǔn)確分類奠定了基礎(chǔ)。
2、引入密度函數(shù)法和核函數(shù)法,提出了基于密度函數(shù)的模糊核聚類方法(DKFCM),對經(jīng)典的FCM算法進行了改進,并給出了DKFCM算法的具體步驟
3、。將全矢譜和DKFCM算法結(jié)合起來應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中,給出了具體的故障分類流程。用實驗驗證了新方法的有效性及相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢:更高的分類的準(zhǔn)確率、更少的迭代次數(shù)。
3、把遺傳算法和均勻設(shè)計法引入經(jīng)典的FCM算法中,提出了一種新的均勻遺傳模糊聚類算法(UGAFCM)。用全矢譜技術(shù)做特征提取,用UGAFCM算法建立分類器,建立了全矢—UGAFCM故障診斷方法的數(shù)學(xué)模型,給出了具體的診斷流程圖。通過實驗研究驗證了新方
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